#Zusammenfassung In dieser Arbeit wurden Saliency-Maps, eine Methode aus dem Bereich der Erklärbarkeit neuronaler Netze, genutzt, um eine Optimierung einer vorhandenen Netzarchitektur in Bezug auf Inferenzgeschwindigkeit und Speicherverbrauch durch die Anwendung von Pruning durchzuführen. Durch das Nutzen von Gradient-Saliency-Maps kann bestimmt werden, wie wichtig einzelne Neuronen und Gewichte für die Netzentscheidung sind. Ohne größere Verluste in der Accuracy, kann so die Anzahl an Parametern durch weglassen unwichtiger Parameter stark reduziert werden.
Führ Details siehe doc/Ausarbeitung.pdf